[发明专利]一种基于迁移学习的人体行为识别方法

权利要求书

1.一种基于迁移学习的人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、将第一图像采集装置设置在第一预设位置，并采集目标的人体行为的实时视频图像数据，记为第一视频图像数据；将第二图像采集装置设置在第二预设位置，并采集目标的人体行为的实时视频图像数据，记为第二视频图像数据；所述第一图像采集装置与所述第二图像数据采集装置同时启动；

S2、通过主控制装置将所述第一视频图像数据与所述第二视频图像数据进行匹配分析，若所述主控制装置判断所述第一视频图像数据与所述第二视频图像数行匹配，则进入步骤S2，否则，舍弃当前所述第一视频图像数据与所述第二视频图像数舍弃删除并重新进入步骤S1；

S3、通过所述第一视频图像数据或所述第二视频图像数据训练并得到人体行为识别模型，根据特定人体行为情景对所述人体行为识别模型进行迁移学习，在结合所述特定人体行为情景所属的特定特征与所述第一视频图像数据或所述第二视频图像数据作特征融合，从而得到优化人体行为识别模型；

S4、最后将所述第一图像采集装置或所述第二图像采集装置采集的实时视频图像数据输入至所述优化人体行为识别模型进行人体行为识别。

2.一种基于迁移学习的人体行为识别装置，其特征在于，所述人体行为识别装置用于完成如权利要求1所述的一种基于迁移学习的人体行为识别方法；

所述人体行为识别装置包括第一图像采集装置、第二图像采集装置、主控制装置、数据存储装置、异常报警装置；所述主控制装置分别与所述第一图像采集装置、第二图像采集装置、数据存储装置、异常报警装置；

所述数据存储装置用于存储所述第一视频图像数据和所述第二视频图像数据；

所述异常报警装置用于在所述主控制装置的控制下进行异常报警。

3.如权利要求2所述的一种基于迁移学习的人体行为识别装置，其特征在于，所述第一图像采集装置、第二图像采集装置、主控制装置、数据存储装置处于常开状态，所述异常报警装置属于常闭状态；

若所述第一视频图像数据与所述第二视频图像数据不匹配，则所述主控制装置控制所述异常报警装置开启，进行图像采集异常报警。

4.如权利要求3所述的一种基于迁移学习的人体行为识别装置，其特征在于，所述人体行为识别装置还包括第一位置检测装置、第二位置检测装置、第一位置调节装置、第二位置调节装置，所述主控制装置分别与所述第一位置检测装置、第二位置检测装置、第一位置调节装置、第二位置调节装置连接；

所述第一位置检测装置用于检测所述第一图像采集装置的实际位置与所述第一预设位置是否匹配；

所述第二位置检测装置用于检测所述第二图像采集装置的实际位置与所述第二预设位置是否匹配；

所述第一位置调节装置用于将所述第一图像采集装置的实际位置调节至所述第一预设位置；

所述第二位置调节装置用于将所述第二图像采集装置的实际位置调节至所述第二预设位置。

5.如权利要求4所述的一种基于迁移学习的人体行为识别装置，其特征在于，所述第一位置检测装置、第二位置检测装置、第一位置调节装置、第二位置调节装置处于常闭状态；

当所述第一视频图像数据与所述第二视频图像数据不匹配时，所述主控制装置控制所述第一位置检测装置、第二位置检测装置开启；

当所述第一图像采集装置的实际位置与所述第一预设位置不匹配时，所述主控制装置控制所述第一位置调节装置开启并控制所述异常报警装置进行第一图像采集装置位置异常报警；

当所述第二图像采集装置的实际位置与所述第二预设位置不匹配时，所述主控制装置控制所述第二位置调节装置开启并控制所述异常报警装置进行第二图像采集装置位置异常报警。